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接下来,我们以OpenAI的GPT-2为例,具体说明训练和推理过程。GPT代表生成式预训练变换器(Generatively Pre-trained Transformer),GPT-2是OpenAI GPT系列的第二个迭代版本,发表于2019年。选择GPT-2是因为它是首次将可识别的现代技术栈整合在一起,所有组成部分在今天的现代标准下都是可识别的,只是规模更小。


吴清强调,投资者是市场之本,保护投资者合法权益是证券监管的首要任务。证监会将坚持问需于市场、问计于市场、问道于市场,牢牢把握中小投资者占绝大多数的基本市情,持续加强与各类投资者沟通,及时回应投资者关切,进一步推动上市公司增强回报投资者的意识和能力,不断健全投资者保护长效机制,对各类侵害投资者合法权益的违法违规行为严厉打击、一追到底,努力营造融资更规范、投资更安心的市场生态环境,推动资本市场高质量发展不断迈上新台阶。,《哪吒2》正在冲顶这份全球榜!外国网友喊话……


在 88 步之前的训练以塑造奖励 (r=0.1) 为主,通过调整模型使其在生成 token 预算内停止并在 块内格式化答案,从而可以更轻松地进行优化。在此期间,冗长的错误响应受到抑制,平均响应长度急剧下降。在第 88 步,模型开始通过输出更多重试(retries)来「爬上奖励山」,朝着更高的奖励(r=1 表示正确性)攀登。因此,我们观察到正确响应的长度增加。伴随而来的副作用是,模型输出更多冗长的肤浅自我反思,导致平均响应长度激增。整个 RL 过程是将原本肤浅的自我反思转变为有效的自我反思,以最大化预期奖励,从而提高推理能力。


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